卷积神经网络在SAR目标识别中的应用

• 作者: 张校非 杜敦伟 白艳萍 郝岩
• 来源期刊: 重庆理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: SAR目标识别 卷积神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息·计算机
• 页码范围: 204-209
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5418字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8425(z).2018.05.031

摘要

针对SAR目标识别问题,提出了基于卷积神经网络的SAR目标识别方法,并在此基础上对算法进行改进,提出CNN-SVM模型.将传统卷积神经网络的soft-max分类器替换为支持向量机,并对卷积神经网络提取的特征进行分类.首先对样本做剪裁、去噪处理,然后通过加噪、去噪等方法对样本进行扩充.通过对MSTAR数据集进行仿真发现:传统的卷积神经网络和改进后的卷积神经网络对3类目标的最佳识别正确率分别为97.5%和99.4%,证明了所提算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	白艳萍	中北大学理学院	124	639	13.0	19.0
2	郝岩	中北大学理学院	7	39	4.0	6.0
3	杜敦伟		4	13	2.0	3.0
4	张校非	中北大学理学院	6	40	4.0	6.0